Cloud, IA, Data : comment exploiter pleinement le potentiel de vos données en entreprise ?

Au sein des organisations, la performance et la compétitivité reposent sur plusieurs piliers :  l’élimination des silos existants entre les services, les directions et l’écosystème informatique ; l’accélération des processus opérationnels et des data analytics ; l’interprétation des données collectées pour opérer sur des insights pertinents ; la recherche de l’innovation tout en garantissant la sécurité des données… 

Comment favoriser la coopération et éliminer les cloisonnements hiérarchiques, au sein d’espaces interopérables et sécurisés ? Comment tirer pleinement le potentiel des données de l’entreprise, pour garder un coup d’avance sans alourdir l’environnement numérique ? Voici quelques éléments de réponse, via la convergence de la Data, du Cloud et de l’Intelligence Artificielle.

Data & Cloud : vers une approche data-centric dans l’entreprise

Exploiter la data au nom de la performance

La data, ou données en français, fait référence à l’ensemble des informations collectées, enregistrées et stockées par une organisation. Données clients, de vente, financières, opérationnelles… Bien que de différentes natures, ces données sont un élément clé de la performance d’une entreprise : 

• Elles permettent aux dirigeants et aux décideurs d’avoir une vision objective et précise de la situation. Leur analyse conduit à identifier les tendances, les opportunités et les risques, ce qui facilite une prise de décision éclairée et stratégique. Cela permet aussi d’anticiper les besoins du marché, de se différencier de la concurrence et de saisir les opportunités de croissance.
  
  
• En analysant les données opérationnelles, une entreprise peut identifier les goulots d’étranglement, les inefficiences et les processus à améliorer. Cela permet d’optimiser les opérations, de réduire les coûts et d’améliorer l’efficacité globale de l’entreprise.
  
  
• Les données clients permettent à une entreprise de mieux comprendre sa clientèle, ses besoins, ses préférences et son comportement. C’est là que repose la personnalisation de l’offre produits et/ou services, pour répondre aux attentes spécifiques de chaque consommateur. L’entreprise peut également mesurer et évaluer la satisfaction des clients. Cela permet d’identifier les points faibles, de résoudre les problèmes et d’améliorer continuellement l’expérience client, ce qui favorise la fidélisation et la recommandation.
  

Pour que l’exploitation de la data soit réellement à l’origine de la performance d’une entreprise, il est essentiel de mettre en place une stratégie de gestion des données efficace. Avec l’augmentation exponentielle des quantités de données à gérer (ce qu’on appelle le Big Data), cela implique de collecter les bonnes données, de les stocker de manière sécurisée, de les analyser de manière pertinente et de les utiliser pour prendre des décisions éclairées.

Relever le défi du Big Data grâce au cloud

Au lieu d’héberger des applications et des données sur des serveurs locaux, le cloud computing permet aux utilisateurs d’accéder à des ressources informatiques à la demande à partir de serveurs distants. Parce que le Big Data génère d’énormes volumes de données qui nécessitent des capacités de stockage et de traitement importantes, les fournisseurs de cloud répondent au défi en offrant une infrastructure évolutive qui permet aux entreprises d’ajuster rapidement leurs ressources en fonction de leurs besoins. Mais les avantages du cloud ne se limitent pas à ça : 

• C’est un gage de flexibilité et d’agilité : les utilisateurs peuvent accéder aux données depuis n’importe quel endroit et à tout moment, ce qui facilite le partage et la collaboration. Et les services cloud eux-mêmes sont facilement adaptables et peuvent être mis à jour pour répondre aux besoins changeants du Big Data.
  
  
• Le Big Data nécessite souvent des investissements importants en matière d’infrastructure, de matériel et de logiciels. Le cloud computing permet aux entreprises d’économiser sur ces coûts en leur offrant un modèle de paiement à l’utilisation. Les entreprises peuvent ainsi éviter les dépenses initiales élevées et ne payer que pour les ressources qu’elles utilisent réellement.
  
  
• Les fournisseurs de cloud computing investissent massivement dans la sécurité de leurs infrastructures pour protéger les données de leurs clients. Chiffrement des données, authentification à plusieurs facteurs, tests, surveillance continue… Des mesures avancées sont mises en place pour prévenir les violations de données.

Adopter une approche data-centric dans l’entreprise

Vous l’aurez compris : la data alimente le cloud, et le cloud facilite l’exploitation de la data. Au sein des organisations, la convergence des deux permet de créer des liens logiques et d’en tirer parti pour accélérer la transformation numérique, faciliter l’analyse des données, dégager des insights pour une prise de décision éclairée et, in fine, rester compétitif sur le marché.

Si le cloud permet de collecter et d’accéder à de larges bases de données, une approche data-centric pertinente doit se reposer sur des interprétations rapides et fiables pour être véritablement au service de la compétitivité d’une entreprise. Rien ne sert d’amasser des quantités de data si l’entreprise est incapable d’en extraire des enseignements clés. C’est là qu’intervient l’intelligence artificielle.

Big Data & IA : l’enjeu d’un système auditable et fiable

Tirer des insights pertinents de son volume de données 

Pour rappel, l’intelligence artificielle (IA) est un domaine de l’informatique qui vise à créer des systèmes capables de réaliser des tâches qui nécessitent normalement l’intelligence humaine. L’IA utilise des algorithmes et des modèles mathématiques pour analyser les données, apprendre à partir de ces données et prendre des décisions ou effectuer des actions en fonction de ces apprentissages.

En termes d’interprétation des données dans les organisations, l’IA répond à plusieurs enjeux émergents face à l’essor du Big Data :

• Elle permet d’analyser de grandes quantités de données de manière rapide et précise. Elle est capable de détecter des schémas, des tendances et des corrélations dans les données, ce qui permet aux entreprises de prendre des décisions plus éclairées, basées sur des preuves.
  
  
• L’IA peut être utilisée pour prédire et prévoir les tendances futures en se basant sur l’analyse des données historiques. Concrètement, c’est la voie vers l’anticipation des changements du marché, l’optimisation opérationnelle et la prise de décision stratégique efficace.
  
  
• L’intelligence artificielle est aussi synonyme d’automatisation de certaines tâches répétitives et laborieuses (classification de données, génération de rapports, gestion de stocks….), ce qui permet aux entreprises de gagner du temps et d’optimiser leurs ressources.
  
  

• Elle peut analyser les données sur les clients afin de mieux comprendre leurs besoins, leurs préférences et leurs comportements. C’est un pas de plus vers la personnalisation des offres, l’amélioration de l’expérience client et la fidélisation de la clientèle.
  
  
• L’IA peut également être utilisée pour détecter les schémas de fraude ou les anomalies dans les données, ce qui permet aux entreprises de prévenir les activités irrégulières et de prendre des mesures préventives.

Les limites d’une IA sans gouvernance

Si l’IA est une alliée pour exploiter pleinement la data générée par l’IoT comme provenant d’autres sources, elle soulève malgré tout un certain nombre d’enjeux éthiques et de sécurité. Les organisations ne peuvent se passer de mettre en place des mesures appropriées pour garantir la protection des données et éviter les biais ou les discriminations dans les décisions prises par les systèmes d’IA. Car l’objectif est avant tout de pouvoir se reposer un système de confiance, aux interprétations fiables, et capable d’apporter la preuve de ses conclusions d’analyses, soit une IA auditable et explicable.

C’est pourquoi il est important de mettre en place une infrastructure solide pour… 

• collecter, stocker et traiter les données, 
• s’assurer de la qualité des données collectées,
• les analyser et en tirer des informations pertinentes, 
• sécuriser la data et en protéger la confidentialité,
• avoir une stratégie claire pour utiliser ces informations dans la prise de décision et l’optimisation des processus.

Data, cloud & IA : les avantages de la convergence

Amélioration de la prise de décision et de la performance

Gestion d’un grand volume de données, niveau de service optimisé, disponibilité accrue des applications et des données… C’est toute l’organisation qui bénéficie du système avec une plus grande efficacité au quotidien. L’IA analyse les données en temps réel et fournit des informations précieuses pour optimiser les processus opérationnels et prendre des décisions éclairées. En utilisant le cloud pour stocker et traiter les données, les équipes peuvent accéder rapidement aux informations nécessaires, ce qui permet une meilleure collaboration, une prise de décision plus rapide et plus précise, et une pleine exploitation du potentiel des données de l’entreprise.

Scalabilité de l’écosystème

Favoriser la convergence de la Data, du cloud et de l’IA, c’est aussi accompagner progressivement l’expansion Big Data et data analytics de l’entreprise. L’infrastructure n’étant plus physique puisque tout est dématérialisé, décentralisé et que la maintenance est déportée sur le fournisseur cloud, les investissements financiers sont réduits au profit d’économies d’échelle. De par son fonctionnement, le cloud computing offre une adaptabilité aux organisations qui sollicitent les “briques” logicielles et applicatives dont elles ont besoin uniquement. Et puisqu’on parle de coûts : en utilisant l’IA pour optimiser les processus, les entreprises peuvent aussi réduire les coûts opérationnels et améliorer l’efficacité.

Sécurité renforcée

En utilisant le cloud pour stocker les données, les entreprises peuvent bénéficier de mesures de sécurité avancées fournies par les fournisseurs de cloud tout en conservant la souveraineté de leur data. De plus, l’IA peut être utilisée pour détecter les menaces et les comportements suspects, ce qui renforce la sécurité des données.

Innovation et développement de nouveaux produits/services

L’analyse des données par l’IA peut aider à identifier de nouvelles opportunités commerciales et à développer de nouveaux produits ou services. En utilisant le cloud pour stocker et traiter les données, les entreprises peuvent également expérimenter plus rapidement et à moindre coût. L’interopérabilité favorise l’utilisation des meilleures technologies disponibles, au service de l’innovation.